[편집자 주] 온디바이스 AI는 클라우드 의존도를 낮추고, 지연, 전송비, 전력소모를 줄일 수 있는 장점으로 산업 및 의료, 스마트홈 등에서 적용이 확대되고 있다. 이러한 어플리케이션 확대에 힘입어 2030년 엣지 AI 탑재 MCU 출하량은 18억대로 전망되고 있으며, 개발자들의 MCU 선택도 중요한 개발 포인트가 될 것으로 보인다. 이런 가운데 ST마이크로일렉트로닉스의 STM32N6 MCU는 독자 Neural-ART Accelerator™를 탑재하고, 별도 SoC 없이도 MCU 단일 칩으로 실시간 고해상도 AI 비전 처리가 가능하다. 이에 부품비 절감 및 설계 단순화로 시장에서 우위를 확보할 수 있다. 이런 가운데 ST는 오는 9월9일 개최되는 ‘2025 e4ds Tech Day’ 행사에서 ‘STM32N6 기반 ST Edge AI 솔루션’을 주제로 발표할 예정이다. 이에 본지는 이번 행사에서 발표를 맡은 문현수 ST 과장과의 인터뷰를 통해 ‘STM32N6 기반 ST Edge AI 솔루션’에 대해 들어보는 자리를 마련했다.
 

■ STM32N6의 AI 처리 능력을 실제로 체감할 수 있는 대표적인 애플리케이션 사례는

STM32N6는 다양한 비전 기반 온디바이스 AI 애플리케이션에서 뛰어난 성능을 발휘한다.

예를 들어 사람의 움직임을 감지하거나, 더 나아가 Pose Estimation 모델을 활용해 사람의 자세나 동작을 분석하는 애플리케이션에 적용할 수 있다.

실내 공간에서 사람이 있는 방향을 파악하거나, 헬스케어 디바이스에서 사용자의 자세를 실시간으로 추적하여 운동 자세 교정 등에 활용하는 시나리오가 좋은 예다.
 


예를 들어 AI 스마트 미러는 이러한 Pose Estimation 모델을 채용하여 구현된 솔루션으로, 거울에 AI 기술을 적용하여 사람의 포즈를 실시간 추정하고 이에 대한 피드백을 제공한다.

포즈 추정 애플리케이션을 수행하는 가장 효과적인 방법은 합성곱 신경망(CNN)을 사용하는 것이다.

AI 스마트 미러는 STM32 model zoo에서 제공되는 모델 중 하나를 사용했다.

파트너인 울트라리틱스(Ultralytics)사가 제공하는 Yolov8n_pose를 사용했으며, 이 모델은 포즈 추정 애플리케이션을 위한 최첨단 모델로, 높은 프레임 속도와 함께 정확한 키포인트를 제공한다.

이러한 모델은 높은 수준의 연산 능력이 필요하며, 가장 적합한 MCU 옵션은 신경망 처리 장치인 Neural-ART 가속기를 내장한 STM32N6입니다. STM32N6에서 이 모델을 쉽게 최적화하고 배포하기 위해 STM32 model zoo와 STM32Cube.AI 코드 최적화 도구에서 제공하는 스크립트를 사용했다.

더 다양한 ST 엣지 AI 적용 사례들은 여기에서 확인하실 수 있다. https://bit.ly/4onLiSH 

■ STM32N6에서 지원하는 AI 프레임워크나 개발 환경의 강점은 무엇이며, 개발자들이 빠르고 효율적으로 AI 모델을 구현할 수 있도록 ST에서 제공하는 핵심 기능들을 소개한다면

ST는 STM32N6 AI 에코시스템(STM32N6-AI)을 통해 고성능 STM32N6 마이크로컨트롤러에서 AI 모델 개발 및 배포를 지원하기 위한 ST의 툴 및 리소스 모음을 지원하고 있다.

STM32N6-AI 툴들은 개발 과정을 간소화하고 개발자가 최적의 성능과 효율성을 달성할 수 있도록 설계됐다.

이 도구들은 사용자의 최선 개발 관행과 선호에 맞춰 BYOD(자체 데이터 사용)와 BYOM(자체 모델 사용) 방식을 모두 지원한다.

STM32 model zoo(github.com/STMicroelectronics/stm32ai-modelzoo), ST Edge AI Developer Cloud (STEDGEAI-DC), STM32Cube.AI(X-CUBE-AI), ST Edge AI Core(STEdgeAI-Core)와 같은 툴들은 STM32N6의 AI 및 컴퓨터 비전(CV) 애플리케이션에서의 가능성을 더욱 확대할 것이다.

또한 STM32N6-AI는 사용자의 AI 프로젝트를 위한 예제 및 출발점 역할을 하는 다양한 소프트웨어 패키지를 제공한다.

AI용으로는 사람 감지, 이미지 분류와 같은 간단한 CV 및 오디오 애플리케이션부터 자세 추정, 인스턴스 분할, 손 랜드마크 감지, 오디오 장면 인식과 같은 더 복잡하고 최적화된 애플리케이션까지 포함한다.

비디오용으로는 H.264 하드웨어 인코더를 사용하여 USB와 이더넷을 통한 영상 스트리밍 애플리케이션을 제공한다.

STM32N6-AI는 STM32N6와 함께 차세대 엣지 머신러닝 애플리케이션 구축을 지원하는 소프트웨어 및 도구의 완전한 에코시스템에 접근할 수 있게 한다.

STM32N6에 내장된 Neural-ART Accelerator NPU는 AI 추론 작업을 효율적으로 처리하며, 신경망 모델 실행에 탁월한 가속을 제공한다.

이 통합은 MCU에서의 엣지 AI를 실용적이고 광범위하게 만들며, 다양한 애플리케이션 분야에서 강력하고 효율적이며 확장 가능한 솔루션을 제공한다.

Neural-ART Accelerator는 STM32Cube.AI와 ST Edge AI Developer Cloud를 포함한 ST Edge AI Core에서 완벽하게 지원된다.

이 툴들은 신경망 모델을 최적화하고 NPU 하드웨어에서 실행할 코드를 생성한다.

신경망을 분석하고 데이터를 준비하며, 연산자를 적절한 하드웨어 자원에 매핑하여 NPU의 기능을 최대한 활용하고 최적의 AI 가속을 누릴 수 있도록 한다.

Keras, TensorFlow™, ONNX와 같은 인기 AI 프레임워크의 모델을 원활하게 지원하여 AI 개발 파이프라인을 매끄럽게 만든다.

STM32N6 AI 에코시스템에 기여하는 모든 툴과 소프트웨어 패키지는 ST의 ST Edge AI Suite의 일부로, 임베디드 AI 애플리케이션 개발 및 배포를 용이하게 하는 통합 소프트웨어 툴 모음이다.

이 포괄적인 스위트는 데이터 수집부터 하드웨어 최종 배포까지 머신러닝 알고리즘과 신경망 모델의 최적화 및 배포를 지원하여 다양한 분야 전문가들의 작업 흐름을 간소화한다.

ST Edge AI Suite는 STM32 마이크로컨트롤러 및 마이크로프로세서, Neural-ART Accelerator, Stellar 마이크로컨트롤러, 스마트 센서 등 다양한 ST 제품을 지원한다.

ST Edge AI Suite는 엣지 AI 기술의 대중화를 위한 전략적 움직임으로, 임베디드 시스템에서 AI의 힘을 효율적이고 효과적으로 활용하려는 개발자들에게 핵심 자원이 되고 있다.

■ 개발자들의 관점에서 STM32N6를 활용해 온디바이스 AI 제품을 개발할 때 얻을 수 있는 비즈니스 기회나 경쟁 우위는 무엇이라고 보시는지

STM32N6는 하나의 MCU로 고성능 AI 제품을 구현할 수 있어 부품원가 비용 절감과 설계 단순화라는 점에서 확실한 경쟁력이 있는 제품이다.

또한 클라우드 연산에 의존하지 않고 엣지에서 AI를 직접 처리함으로써 데이터 전송 비용을 줄이고, 사용자 개인정보 보호를 강화할 수 있어 보안과 실시간성이 중요한 산업용, 스마트 홈, 헬스케어, 가전 등 다양한 시장에서 경쟁력 있는 제품을 개발할 수 있다.

이처럼 STM32N6는 개발자에게 기술적인 유연성과 상업적인 가능성을 모두 제공하며, 차별화된 AI 기능을 손쉽게 구현할 수 있는 환경을 통해 고객들의 제품 개발 속도를 높이고 시장에서 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원한다.


한편 ST는 오는 9월9일 ST센터에서 개최되는 ‘2025 e4ds Tech Day’에 참가해 ‘STM32N6 기반 ST Edge AI 솔루션’이라는 주제로 발표할 예정이다. ‘2025 e4ds Tech Day’ 접수는 공식 홈페이지(https://www.e4ds.com/conference/techday/)에서 할 수 있다.